首页期刊导航|噪声与振动控制
期刊信息/Journal information
噪声与振动控制
中国声学学会
噪声与振动控制

中国声学学会

严济宽

双月刊

1006-1355

NVC@sjtu.edu.cn

021-62932221

200030

上海市华山路1954号上海交通大学

噪声与振动控制/Journal Noise and Vibration ControlCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是科技工作者和工程师交流噪声与振动控制理论和实际应用研究的最新理论、方法、信息和知识的重要平台。主要内容包括噪声和振动控制领域中理论和实践的最新发展、创新方法、重要成果、新技术等。可供相关专业的大专院校师生、各单位噪声振动专业人员参考。
正式出版
收录年代

    基于自适应窗口与压缩幅值的瞬时转频估计

    王贡献卢广浩胡志辉付泽...
    134-141页
    查看更多>>摘要：针对变转速工况下轴承信号的时频分布能量发散、噪声和谐波干扰强导致其转频难以获取的问题,提出一种基于自适应窗口和压缩幅值的瞬时转频估计方法.首先,通过自适应窗口在频率轴方向搜索出脊线窗口避免噪声和谐波的干扰;其次,在脊线窗口内用压缩幅值方法集中发散的脊线能量;然后,用惩罚函数法提取脊线,实现转频的精确估计;最后,根据采用轴承实验台收集的数据验证了所提出方法的有效性和鲁棒性.结果表明,相比于传统方法,采用所提方法估计瞬时转动频率使误差降低约8%.

    故障诊断脊线提取滚动轴承变转速自适应窗口转频估计压缩幅值

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    皮带输送机托辊故障声源定位方法

    张中盘张明时瑛李宁钢...
    142-147页
    查看更多>>摘要：为实现对皮带输送机托辊故障实时监测,提出一种基于广义互相关时延估计的托辊故障声源定位方法,并开发相关系统.首先通过安装在与皮带输送机旁间隔一定距离处的传声器采集声音信号,采用VMD与包络谱峭度方法有效提取托辊声音信号的故障频率信息.随后采用广义互相关时延估计算法对声音信号中选定的IMF分量进行广义互相关时延估计,根据时延域中互相关系数最大值所对应的时间差确定时延,结合声音在空气介质中的传播速度,以及故障声源位置与传声器之间的空间几何关系,确定故障声源位置.最后开发出托辊故障声源定位系统并投入现场运行,实验和现场应用结果表明,采用所提方法及相关系统能够实现托辊故障声源的准确定位.

    故障诊断皮带输送机托辊轴承声源定位时延估计广义互相关

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    遗传算法优化变分模态分解在轴承故障特征提取中的应用

    单玉庭刘韬褚惟缪护...
    148-153,204页
    查看更多>>摘要：针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)过程中模态分量个数和惩罚参数大小依赖先验知识,单一或顺序优化单一参数可能导致局部最优的问题,提出以包络熵和包络峭度因子作为适应度函数,利用遗传算法全局寻优的特点,对VMD的模态分量个数和惩罚参数组合进行优化.通过最优参数组合下的VMD对信号进行分解,可以获得多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),选择适应度函数最小IMF分量作为有效IMF分量进行包络解调,从中提取轴承信号的故障特征频率.对多种轴承故障类型信号进行分析并与其他方法对比,结果表明所提方法能有效提取轴承故障特征,有助于实现微弱故障条件下轴承故障特征频率的准确提取.

    故障诊断变分模态分解包络熵包络峭度因子遗传算法包络解调

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    自适应STWF与改进OMP的滚动轴承微弱故障诊断方法

    和丹魏豪胡胜王琇峰...
    154-161页
    查看更多>>摘要：针对工业环境中随机冲击干扰下滚动轴承微弱故障特征提取难题,提出一种基于自适应短时维纳滤波(Adaptive Short Time Wiener Filtering,ASTWF)和改进正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)的滚动轴承故障特征提取方法.该方法首先采用包络峭度和随余比(Random Shocks and Margin Ratio,RMR)作为联合判据,界定窗长界限并自适应确定STWF最优窗长参数,进而将随机冲击干扰从测试信号中分离出来;然后,利用立方包络自相关谱估计信号中周期频率,构造周期原子库,降低匹配原子冗余度;最后,利用相似性理论优化匹配追踪迭代终止条件,并结合周期原子库,实现弱故障冲击特征快速、准确提取.根据仿真信号和通过变速箱下线检测所得工程数据,可验证所提出方法可有效识别随机冲击干扰下的滚动轴承微弱故障特征.对比最小熵形态反卷积(Minimum Entropy Morphological Deconvolution,MEMD)方法对于随机冲击干扰下滚动轴承微弱故障特征提取效果,发现所提出方法具有更好的故障特征提取能力;与经典OMP方法相比,所提出改进OMP方法信号重构速度提升66%.

    故障诊断自适应短时维纳滤波改进正交匹配追踪随机冲击干扰周期性冲击相似性度量

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    改进融合指标的新型盲解卷积算法在轴承故障诊断中的应用

    田甜唐贵基田寅初王晓龙...
    162-167页
    查看更多>>摘要：为解决现有盲解卷积算法易受随机脉冲影响的问题,综合时域特征和频域特征,提出一个新的故障敏感指标,即包络谱峭度-包络基尼系数融合指标(Envelope Spectral Kurtosis-envelope Gini Index,ESKEG).该指标对周期性脉冲更敏感,不易受随机脉冲的影响.基于该指标,提出一个新的解卷积算法,即基于最大ESKEG的盲解卷积,并采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解滤波器系数.通过仿真振动信号和实验仿真信号进行验证,结果表明相比于其他盲解卷积算法,所提出的PSO-ESKEG算法在故障先验知识未知的情况下,能更有效避免受到随机脉冲信号的影响.

    故障诊断盲解卷积包络谱峭度-包络基尼系数粒子群优化随机脉冲

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于稀疏编码的复杂机械振动信号盲分离方法

    王金东王畅赵海洋李彦阳...
    168-173,186页
    查看更多>>摘要：复杂机械振动信号激励源较多,故源信号之间互为相关源,且较难满足统计独立特性,导致传统盲源分离方法分离效果不佳.对此,提出一种基于信号稀疏编码的机械振动信号盲分离方法.盲源分离的关键在于对混合矩阵的精确估计,然而机械振源中相关成分的存在严重影响混合矩阵的估计.对此,首先对观测信号进行短时傅里叶变换,增加信号稀疏性;然后利用稀疏编码筛选出具备直线聚类特性的时频观测点,利用K均值(K-means)聚类法找到聚类中心;最后利用所提筛选规则找到估计的混合矩阵,重构出源信号.通过对往复压缩机故障数据的分析,验证了所提方法有效性.

    振动与波盲源分离相关源稀疏编码直线聚类压缩机故障信号

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于Inception-LSTM的退火窑辊道系统轴承故障诊断

    周康渠刘田创辛玉谢文南...
    174-180页
    查看更多>>摘要：玻璃生产线退火窑辊道系统轴承运行状态显著影响玻璃品质和生产效率,实时监测各轴承运行状态对确保退火窑系统的平稳运行具有重要意义,提出结合Inception模块和长短期神经网络(Long Short-term Memory,LSTM)的迁移诊断方法,对退火窑辊道系统中的辊道轴承和通轴轴承运行状态进行监测、诊断.首先,使用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)对轴承信号进行分解和重构降噪,并利用直方均衡化增强重构信号小波时频图的聚集性.然后,针对样本充足的辊道轴承,建立Inception-LSTM网络,提取多尺度特征并学习其中的时间依赖关系,实现状态诊断.再次,针对转速不同且样本量少的通轴轴承,以辊道轴承信号为源域,以通轴轴承信号为目标域,以Inception-LSTM网络为基础,使用多核最大均值差异(Multi-kernel Maximum Mean Discrepancies,MK-MMD)减小分布差异,实现故障样本不平衡条件下的跨转速域不变特征提取和迁移诊断.最后,利用实验数据和实测数据验证本算法的有效性,结果表明,该方法能有效诊断出退火窑辊道系统轴承故障,且具有较高的准确率.

    故障诊断辊道轴承通轴轴承样本不平衡跨转速MK-MMD

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    深水网箱振动信号特征提取及消噪方法研究

    王娜娜
    181-186页
    查看更多>>摘要：针对传统变分模态分解在处理深海网箱振动信号时严重依赖于模态阶数和二次惩罚因子的参数选择问题,提出了一种基于狼群优化算法的变分模态分解方法.通过引入狼群优化算法和适应度函数优化分解,克服了变分模态分解在参数设置不当时造成的模态丢失或混叠的问题,从而实现了无先验知识情况下深水网箱振动信号的降噪及最优特征提取.为了验证提出方法的有效性,首先使用四自由度数值系统验证了提出方法的正确性,然后开展了坐底式深水网箱现场测试,并对实测数据进行结构特征信息提取及信号降噪,结果显示提出方法可以选择最佳的模态参数和惩罚因子实现信号的准确特征提取,验证了该方法在用于坐底式深水网箱结构安全监测时的有效性和实用性.

    声学深水网箱特征提取信号降噪变分模态分解群优化算法

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    基于EMD-SSSC分解的振动信号去势

    杨穹秦仙蓉刘兆航孙远韬...
    187-191页
    查看更多>>摘要：提出一种基于经验模态分解和软筛分准则的振动信号去势方法EMD-SSSC(Empirical Mode Decomposition-Soft Sifting Stopping Criterion,EMD-SSSC),根据软筛分准则自适应控制筛分过程,改善本征模态函数的混叠问题,提高经验模态分解的精度与效率,从而有效去除振动信号的趋势项.通过解析函数和两自由度弹簧-质量-阻尼系统验证该方法的有效性和精度,并进一步将其应用于实际岸桥结构健康监测中加速度响应的去势.结果表明:采用EMD-SSSC方法可以准确剔除振动信号中的趋势项,去势精度远高于最小二乘法;所提出方法既可有效用于数值积分中因积分常数的存在而出现的趋势项,也可合理去除工程实际监测信号中的趋势项.

    振动与波经验模态分解软筛分停止准则信号去势信号分析岸桥监测

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普

    道岔冲击激扰对高速动车组车体弹性抖动的影响分析

    王谢堂高建敏丁鑫昌超...
    192-198页
    查看更多>>摘要：为探究高速动车组通过道岔区域后车体的弹性抖动,建立考虑车体弹性的高速动车组刚柔耦合动力学模型和道岔冲击激扰模型.根据模型分析道岔冲击激扰作用下车体的弹性振动响应特征,通过仿真复现高速车辆的抖车现象,并与现场测试数据进行对比.在此基础上,分析车辆过岔速度、道岔激扰个数和道岔间隔对高速车辆车体弹性抖动的影响规律.结果表明:道岔冲击会导致车体1阶菱形耦合共振;车辆过岔速度对车体弹性抖动有显著影响,当车速达到300 km/h时,车体出现明显弹性抖动;连续道岔激扰会使车体横向振动叠加放大;车体横向振动加速度与道岔间隔之间存在非线性关系,当道岔间隔在50～80 m范围时,车体弹性振动更剧烈.研究结果可为寻找控制高速车辆弹性抖动的有效措施提供一定理论参考.

    振动与波高速动车组道岔冲击车体弹性共振影响因素

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普